資料處理

本研究以臺灣音樂群像資料庫人物為標的，其中最早的音樂家從日治時期的 張福興為始，日治時期的音樂家所接受的音樂基礎訓練及學習範疇多以西方古典 音樂為依歸，從此資料庫中呈現，1934 年發起的「鄉土訪問巡迴音樂會」，由東 京臺灣同鄉會推動當時留日的臺灣音樂家，組成鄉土訪問團在臺灣各地進行巡迴 演出，臺灣音樂的發展就此萌芽，歷經第一代留日音樂家、穿插隨著國民政府遷 臺之大陸音樂家，共同培育出在臺灣接受音樂教育的第二代音樂家，在此之後音 樂種子逐漸開花結果，許多今日的音樂院校、音樂展演樂團和協會組織等，皆仰 賴前幾代音樂人物所奠定之基礎。因此，透過篩選臺灣音樂群像資料庫的人物資 料，將臺灣音樂史篳路藍縷、開疆闢土的人物進行網絡分析。

此資料庫為典藏目的而產生的網站，其數位資料並非以數位人文研究為前提，

因此並無像CBDB、TBDB 等資料庫能直接將資料匯入社會網絡分析軟體，進而 提供視覺化之功能，而是必須從音樂家大事年表文本資料整理及轉換成社會網絡 分析的格式，透過文本探勘整理人物大事紀，羅列人物生平經歷的各種動詞屬性，

從中擷取出事件權威詞、建立權威詞屬性及規則，再利用權威詞篩選出有牽涉的 大事紀，最後將涉及權威詞的事件對應人物而產出矩陣，並將對應結果匯入社會 網絡分析軟體，以便進行下一階段分析。

一、 擷取權威詞

原資料庫生平大事紀表單如下（表3-3），記載年代、年齡及月份和發生的事 件內容，以許常惠大事紀表單1969 年的事件為例，左方兩欄為年代和事件發生 年齡，第三欄為詳細月份日期及事件內容資訊。

表3-3、原群像資料庫大事紀

將上述動詞置入大事紀查找動詞的左右字串，查找出其中組織及活動權威詞，

若大事紀有出現此動詞即以1 顯示（見表 3-6 前三列），若大事紀無此動詞則以0 顯示（見表3-6 第四列）。繼續以上述 1969 年第一列大事紀為例，綠色欄為查找 之動詞「任」，。左邊的值為「4 月 20 日，與第三」、右邊的值為「妻子何子莊 女士結婚」，左右兩邊詞彙皆無出現權威詞可擷取，逐列往下第二列大事紀，同 樣以動詞「任」進行查找，左邊的值為「8 月，升」、右邊的值為「國立藝專音 樂科教授」，擷取右邊的「國立藝專」為權威詞，並檢查該條大事紀尚有權威詞

「實踐家專」一併擷取，同樣方式擷取第三列左邊的值「中國現代音樂研究會」， 從人物M016 的 1969 年大事紀，陸續擷取「國立藝專」、「實踐家專」、「中國現 代音樂研究會」。

表3-6、將動詞的左右字串列出，1 有值 0 無值

二、 建立權威詞規則

根據胡歐蘭（1995）在圖書館學與資訊科學大辭典中對於權威檔的釋義，權 威詞的種類，依權威紀錄控制款目之性質，可分為名稱權威檔、主題權威檔和集 叢權威檔，其中名稱權威檔包括人名、團體名稱、地理名稱及畫一題名。參考其 團體及會議名稱建置方式，由於這類名稱常因各項外部因素變更而具別稱、簡稱、

舊名等名稱，需建立權威紀錄闡明其沿革與關係，以求標目一致。

製作參照表列舉權威詞之同意簡稱、別稱、舊名，呈現時空變遷演進過程的

對應出的人物，像是表3-7「國立臺灣交響樂團」，其前身歷經多次變革，過去名 稱從「臺灣省警備總司令部交響樂團」、「臺灣省教育廳交響樂團」、「臺灣省立交 響樂團」等。其餘簡稱和別稱僅列出名稱但之後不列入計算，像是「省交」，如 此能大幅減少權威詞數量，同一權威詞也不致於重複出現太多次。此次合併整理 出480 個權威詞，依地區分類為臺灣、大陸、亞洲、歐美，依類型分為學校、劇 團、樂團、活動、單位、組織，地區等類型，此即權威詞之地區和類型屬性。

表3-7、權威詞規則

表3-8、權威詞屬性內容

權威詞屬性 內容

地區屬性 臺灣、大陸、亞洲、歐美

類型屬性 學校、劇團、樂團、活動、單位、組織，地區

三、 對應大事紀

參考（Union List of Artist Names, ULAN）的事件欄位結構，紀錄關鍵事件、

活動的狀態，或者人的生活或公司機構的歷史，日期和地點資訊是必備資訊，除 了記載時空的欄位外，Event 欄位是紀錄事件的類型屬性（見表 3-9）。透過前述 整理出的權威詞，對應出含有權威詞大事紀，再參照 ULAN 的事件欄位結構，

將原本大事紀的描述分為人物、事件屬性、時間、地點和權威詞等欄位（見表 3-10），「事件補充」欄位為事件屬性欄位的次分類，將屬性內容加以細分類型（見 表3-11）。

表3-9、ULAN 事件欄位結構

表3-10、人物事件與權威表

表3-11、事件屬性內容

事件屬性 事件補充

學歷 入學、畢業

經歷 任教、擔任、拜師、入團

榮譽 入獎、入圍、入選

演出 作曲、指揮、指導、演出

活動 主辦、成立、採集、出版、發表、國際交流、評審委員、

音樂會、慶祝會、會議、講座、學術研究、音樂節目

四、 建置資料矩陣

社會網絡資料矩陣最基本的就是「個案-隸屬」關係矩陣，欄表示行動者，

列所隸屬的項，亦即以二模發生矩陣轉成一模鄰接矩陣，建構出在社會網絡分析 中用的鄰接矩陣（榮泰生, 2013）。透過此節資料整理的歷程，目的在於將傳統資 料結構整理成二模（two-mode）的「人物與權威詞」隸屬矩陣資料，以及以權威 詞為共現之一模（one-mode）「人物與人物」矩陣以利下一步社會網絡分析。

表3-12、人物與權威詞二模矩陣（上）、人物與人物一模矩陣（下）

在許多社會結構中，上述所整理之關聯（incidence）資料特別重要，因為它 是多層次的，行動者取得連結是因為他們在相同時間、地點或是組織中同時出現，

亦即他們在事件中發生關聯或是隸屬於相同結構，而這樣的資料也顯示因為行動 者的共同出現而構成關聯，那是探尋行動者與結構，也是宏觀與微觀視角連結的 窗口（陳世榮，2013）。

五、 建立人物領域專長屬性

根據資料庫原有人物分類（表3-1、3-2），建立人物領域專長屬性，為配合 藝術音樂僅有一層的分類，傳統音樂僅著錄至第一層分類。

表3-13、人物領域屬性

六、 選擇閾值

若是資料為多值（valued），需轉變為二值（bi-partite）資料，以利後續網絡 分析。其方法是將矩陣二元化，用一個臨界點對各個格值進行「閾值切割」，在 切割過程中，研究者要決定切割值，高於此層次的值都用1 來表示，等於或低於 該值的格值都用0 來代替，但是這樣做會損失一些訊息，這種切開資料矩陣的過 程是非常重要的技術（榮泰生，2013）。參考 Small、林頌堅、柯逸淩、歐怡安的 閾值判斷方式，透過改變切割點，觀察相互連結的最大節點數量的變化，尋找最 大的改變切割點，以發生最大改變的前一級閾值作為臨界點（Small, 2009；林頌 堅，2010；柯逸凌，2013；歐怡安，2015）。本研究將依循上述方式，從原始無 切割資料，逐步遞增切割門檻，觀察所影響的節點連結數量變化，以連線遽降的